II593 - Estadística General

Universidad Tecnológica de Pereira

Estadística

Analítica

Algunas preguntas en ingeniería mecánica

  • Análisis de vibraciones: ¿Qué frecuencias de vibración son más críticas para la integridad de una estructura mecánica?
  • Diseño de experimentos: ¿Cuál es la combinación óptima de materiales para maximizar la resistencia de un componente?
  • Gestión de activos: ¿Cómo podemos predecir el desgaste de una pieza mecánica en función del tiempo y uso?
  • Simulación y modelado: ¿Cómo podemos modelar el comportamiento térmico de un motor bajo diferentes condiciones operativas?

Algunas preguntas en ingeniería eléctrica

  • Análisis de confiabilidad: ¿Cuál es la vida útil esperada de un componente eléctrico en diferentes condiciones operativas?
  • Optimización de redes eléctricas: ¿Cuál es la configuración óptima de una red eléctrica para minimizar pérdidas de energía?
  • Control de calidad: ¿Cómo podemos monitorear y mejorar la calidad de la producción de componentes electrónicos?
  • Análisis de fallas: ¿Qué factores están más correlacionados con fallas en sistemas eléctricos?
  • Predicción de demanda: ¿Cómo podemos predecir la demanda de electricidad en diferentes periodos del año?

Algunas preguntas en ingeniería industrial

  • Optimización de la producción: ¿Cuál es la secuencia óptima de producción para minimizar los tiempos de espera y maximizar la eficiencia?
  • Análisis de capacidad: ¿Cuál es la capacidad máxima de una línea de producción sin comprometer la calidad?
  • Control de calidad: ¿Cómo podemos reducir la variabilidad en la producción para mejorar la calidad del producto?
  • Estudio de tiempos y movimientos: ¿Cuáles son los factores que más afectan el tiempo de ciclo en una línea de ensamblaje?
  • Análisis de datos de ventas: ¿Qué factores están más correlacionados con el aumento de las ventas de un producto específico?

Algunas preguntas en ingeniería civil

  • Análisis de riesgos: ¿Cuál es la probabilidad de falla de una estructura bajo diferentes cargas y condiciones ambientales?
  • Control de calidad en materiales: ¿Cómo podemos monitorear y mejorar la calidad del concreto utilizado en una construcción?
  • Estudios geotécnicos: ¿Cuál es la distribución de las propiedades del suelo en una zona específica?
  • Optimización de recursos: ¿Cuál es la cantidad óptima de materiales necesarios para una construcción sin exceder el presupuesto?
  • Simulación de tráfico: ¿Cómo podemos modelar y predecir el flujo de tráfico en una nueva carretera para minimizar los congestionamientos?

Algunas preguntas en ingeniería de sistemas

  • Análisis de datos de usuarios: ¿Cuáles son los patrones de uso más comunes de una aplicación y cómo podemos mejorar la experiencia del usuario?
  • Predicción de fallos en sistemas: ¿Qué factores están más correlacionados con fallas en un sistema informático?
  • Análisis de rendimiento: ¿Cómo podemos mejorar el rendimiento de una base de datos en función de los patrones de acceso?
  • Seguridad informática: ¿Cuál es la probabilidad de un ataque de seguridad basado en los patrones de tráfico de red?
  • Optimización de algoritmos: ¿Cómo podemos mejorar la eficiencia de un algoritmo de búsqueda?

Algunas preguntas en ingeniería agroindustrial

  • Optimización de cultivos: ¿Cuál es la combinación óptima de fertilizantes y riego para maximizar el rendimiento de un cultivo?
  • Control de calidad en alimentos: ¿Cómo podemos reducir la variabilidad en la producción de alimentos para mejorar la calidad y seguridad?
  • Estudios de impacto ambiental: ¿Cómo podemos medir y reducir el impacto ambiental de prácticas agrícolas específicas?
  • Predicción de plagas: ¿Cómo podemos predecir la aparición de plagas en un cultivo en función de las condiciones climáticas y otros factores?

Elementos clave

Ejemplo de aplicación

Áreas complementarias

Introducción

¿Para qué sirve este curso?

  • Describir y analizar conjuntos de datos.
  • Análisis de fenómenos aleatorios en ingeniería.
  • Definir metodologías de muestreo.
  • Aplicar modelos de regresión.

Contenido

Contenido

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Evaluación

Módulo I (30%)

- Informe análisis exploratorio (15%)

- Parcial (10%)

- Actividades en clase (5%)

Módulo II (15%)

- Parcial (10%)

- Actividades en clase (5%)

Módulo III (15%)

- Parcial (10%)

- Actividades en clase (5%)

Módulo IV (40%)

- Artículo científico (10%)

- Parcial (25%)

- Actividades en clase (5%)

Recursos guía

  • Chang (2024). R Graphics Cookbook (2nd ed.)
  • Crawley (2015). Statistics: and introduction using R
  • Koralov y Sinai (2012). Theory of Probability and Random Processes (2nd ed.)
  • Tattar, Ramaiah y Manjunath (2016). A course in statistics with R
  • Wackerly et al. (2008). Estadística matemática con aplicaciones (7ma ed.)
  • Wickman et al. (2023). R for Data Science (2nd ed.)
  • Wickman et al. (2023). ggplot2 (2nd ed.)

Software del curso

Software estadístico

Matlab

Software estadístico

Software estadístico

Presentación

Módulo I: Introducción

  • Medidas de tendencia central
  • Medidas de dispersión
  • Gráficos
  • Probabilidad

Módulo II: Variables aleatorias

  • Funciones de distribución y funciones de probabilidad
  • Distribuciones discretas
  • Distribuciones continuas
  • Esperanza matemática

Módulo III: Inferencia

  • Estimación de una y dos muestras
  • Pruebas de hipótesis de una y dos muestras

Módulo IV: Regresión y muestreo

  • Modelos de regresión
  • Muestreo